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数据仓库雪花形模式图

从数据接入、查询分析到可视化展现,提供一站式洞察平台,让数据发挥价值

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LAS Spark 在 TPC-DS 的优化揭秘

数据仓库环境的测试基准,LAS Spark 通过采用规则优化、缓存优化和运行时优化三类优化策略,实现了超越社区版本的巨大性能提升,且已在内部生产环境得到验证。**文末更有专属彩蛋,新人优惠购福利,等着你来解锁!**本篇文章提纲如下:- TPC-DS 简介- 性能表现- 自研优化策略- 总结## 1. TPC-DS 简介针对数据库不同的使用场景 TPC 组织发布了多项测试标准。TPC-DS 采用星雪花型等多维数据模式。它包含 7 张事...

LAS Spark 在 TPC-DS 的优化揭秘

数据仓库环境的测试基准,LAS Spark 通过采用规则优化、缓存优化和运行时优化三类优化策略,实现了超越社区版本的巨大性能提升,且已在内部生产环境得到验证。**文末更有专属彩蛋,新人优惠购福利,等着你来解锁!**本篇文章提纲如下:- TPC-DS 简介- 性能表现- 自研优化策略- 总结 ## TPC-DS 简介针对数据库不同的使用场景 TPC 组织发布了多项测试标准。TPC-DS 采用星雪花型等多维数据模式。它包含 7 张事实表...

浅谈大数据建模的主要技术:维度建模 | 社区征文

## 前言我们不管是基于 Hadoop 的数据仓库(如 Hive ),还是基于传统 MPP 架构的数据仓库(如Teradata ),抑或是基于传统 Oracle 、MySQL 、MS SQL Server 关系型数据库的数据仓库,其实都面临如下问题:- 怎么组织数... 存在两种组合维度表和事实表的基本架构:星架构和雪花架构。当所有维度表直接连接到事实表时,整个组合的形状类似于星星,所以被称为星形架构。![星形架构](https://img-blog.csdnimg.cn/20201105104656537.png...

浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文

## 一、前言在谈数仓之前,先来看下面几个问题:### 1. 数仓为什么要分层?1. 用空间换时间,通过大量的预处理来提升应用系统的用户体验(效率),因此数据仓库会存在大量冗余的数据;不分层的话,如果源业务系统的业... 主要解决关系型数据库的数据存储,利用的一种技术层面上的方法。目前,我们在关系型数据库中的建模方法,大部分采用的是三范式建模法。范式 是符合某一种级别的关系模式的集合。构造数据库必须遵循一定的规则,而在关...

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数据仓库雪花形模式图-优选内容

LAS Spark 在 TPC-DS 的优化揭秘
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浅谈大数据建模的主要技术:维度建模 | 社区征文
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浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
## 一、前言在谈数仓之前,先来看下面几个问题:### 1. 数仓为什么要分层?1. 用空间换时间,通过大量的预处理来提升应用系统的用户体验(效率),因此数据仓库会存在大量冗余的数据;不分层的话,如果源业务系统的业... 主要解决关系型数据库的数据存储,利用的一种技术层面上的方法。目前,我们在关系型数据库中的建模方法,大部分采用的是三范式建模法。范式 是符合某一种级别的关系模式的集合。构造数据库必须遵循一定的规则,而在关...

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干货|揭秘字节跳动对Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化

其次介绍 Apache Doris 数据湖联邦分析的整体设计和相关特性,最后介绍 Apache Doris 在数据湖联邦分析上的未来规划。# 1. 湖仓一体架构演进回顾湖仓一体的发展史,主要经历了三个阶段。第一个阶段是数据仓库,第... 由于一部分业务在读取数据,同时另一部分业务在写入数据,需要保证在并发过程中数据的一致性和正确性。 **● 支持数据模化和治理,** 并在数据湖上建设数仓模型,如星型、雪花模型都可以在数据湖上构建,进一步支持...

基于 ByteHouse 构建实时数仓实践

灵活支持各类数据分析和保证实时数据高效落盘,实现了热数据按生命周自动冷存,缓解存储空间压力;同时引擎内置了图形化运维界面,可轻松对集群服务状态进行运维;整体架构采用多主对等架构设计,架构安全可靠稳定,可确保单点无故障瓶颈。 ByteHouse 的架构简洁,采用了全面向量化引擎,并配备全新设计的优化器,查询速度有数量级提升(尤其是多表关联查询)。 用户使用 ByteHouse 可以灵活构建包括大宽表、星模型、雪花模型在...

干货|以 100GB SSB 性能测试为例,通过 ByteHouse 云数仓开启你的数据分析之路

从而达到 Pay as you go 按实际用量付费的模式。 ByteHouse 作为云原生的数据平台,从架构层面入手,通过存储和计算分离的云原生架构完美适配云上基础设施。在字节跳动内部, **ByteHouse 已经支持 80% 的... 是由麻省州立大学波士顿校区的研究员定义的基于现实商业应用的数据。SSB 是在 TPC-H 标准的基础上改进而成,主要将 TPC-H 中的雪花模型改成了更为通用的的星型模型,将基准查询从复杂的 Ad-hoc 查询改成了结构更...

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EMR StarRocks

StarRocks 的愿景是能够让您的数据分析变得更加简单和敏捷。您无需经过复杂的预处理,就可以用 StarRocks 来支持多种数据分析场景的极速分析。使用 EMR StarRocks,您可以灵活构建包括大宽表、星模型、雪花模型在内... 如果任务含有 StarRocks 库表数据的产出,则强烈建议填写,以便后续维护任务数据血缘关系。 自动登记:任务产出数据使用“自动登记”模式,则任务每次上线时,系统将根据代码解析结果自动进行更新。您可单击查看“线上版...

「火山引擎」数智平台 VeDI 数据中台产品季刊 VOL.10

火山引擎数据中台产品双月刊涵盖「大数据研发治理套件 DataLeap」「云原生数据仓库 ByteHouse」「湖仓一体分析服务 LAS」「云原生开源大数据平台 E-MapReduce」四款数据中台产品的功能迭代、重点功能介绍、平台最新... 安全策略还能与数据地图联动,标签化展示内容合法性,为信息安全提供强力保障。 **应用场景** - 隐私信息保密:业务负责人为避免用户隐私信息泄露风险,使用加密防止敏感信息以明文式存储,使...

干货|揭秘字节跳动对Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化

第一个阶段是数据仓库,第二个阶段是数据湖,第三个阶段是湖仓一体。 ### **/****数据仓库阶段****/**数据仓库是在上个世纪80年代兴起的一项技术。随着企业业务发展和大规模计算技术的发展,越来越... 由于一部分业务在读取数据,同时另一部分业务在写入数据,需要保证在并发过程中数据的一致性和正确性。 **● 支持数据模化和治理,**并在数据湖上建设数仓模型,如星型、雪花模型都可以在数据湖上构建,进...

对接 Grafana

数据源插件将日志数据与 Grafana 对接,并在 Grafana 中创建可视化的仪表盘与图表,实现日志数据在 Grafana 中的可视化分析。 前提条件已采集日志数据。操作步骤请参考快速入门。 已安装 Grafana。操作步骤请参考 Grafana 官方文档。日志服务支持对接 Grafana 6.0~10.x 版本。本文档以 Grafana 9.5.8 版本为例演示相关的操作步骤。 操作步骤 1 下载并安装数据源插件下载数据源插件包。详细信息请参考 Github 仓库。 Grafana 9.0 及...

EMR Serverless StarRocks

其愿景是能够让您的数据分析变得更加简单和敏捷,您无需经过复杂的预处理,就可以用 Serverless StarRocks 来支持多种数据分析场景的极速分析。使用 EMR Serverless StarRocks,您可以灵活构建包括大宽表、星模型、雪花模型在内的各类模型,支持行存表、行列混存表,增强高频点查和更新能力,满足企业混合负载需求,且其全托管的免运维产品服务态,极大地降低了运维和使用的难度及成本。本文将为您介绍通过 DataLeap 创建 EMR Server...

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